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数据按数据结构分类主要有三种#xff1a;结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据
结构化数据具有明确定义数据模型和格式的数据类型。 特点#xff1a; 数据具有固定的结构和模式。 数据项明确定义数据类型和长度。 适合用于数据查询、过滤和分…数据分类
数据按数据结构分类主要有三种结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据
结构化数据具有明确定义数据模型和格式的数据类型。 特点 数据具有固定的结构和模式。 数据项明确定义数据类型和长度。 适合用于数据查询、过滤和分析、存储。 半结构化数据
半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间。它具有一定的结构信息但没有结构化数据那么明确。 特点 数据元素包含在文档中并且具有层次结构。 使用标记或标签来标识数据元素。 具有更大的灵活性能够适应不同的数据模型。 非结构化数据
非结构化数据不具备明确结构的数据。 特点 数据没有明确的结构不容易进行数据分析。 数据可能包含大量的自由文本和非关联的信息。 难以用传统数据库或查询语言来处理。 Elasticsearch简介
Elasticsearch简称ES 既是一个面向文档的 NoSQL 数据库又是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。 ES扩展性好可以扩展到上百台服务器处理起PB级数据时能到秒级搜索近乎实时搜索。
在开源全文检索领域ES在DB-Engines搜索引擎类别长年霸榜 国内有很多大厂都在使用Elasticsearch比如阿里巴巴、京东、腾讯、美团、头条、携程、滴滴等。
ES基于Java语言进行开发以 Lucene 为基础建立的全文搜索引起通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性从而让全文搜索变得简单。 「什么是Lucene」 Lucene是一个开源的高性能的全文检索库由Java语言开发具有高效性、可伸缩性的特点。 Lucene 最初是由 Doug Cutting 创建并于2001年成为 Apache软件基金会的一个子项目。 Lucene 能实现全文搜索主要是因为它实现了倒排索引的查询结构。 ES分词使用的是倒排索引。ES自带的分词器默认根据空格进行分词。 如果文章是中文的话建议采用插件IK中文分词器实现中文内容的分词。
Elasticsearch使用场景 日志分析和监控ES可以收集、存储和分析大量服务器日志数据监控系统性能和查找故障。 搜索引擎ES可以构建高性能的搜索引擎用于查询大量文档、网页和其他数据。 商业智能和数据分析ES可以用于处理和分析大量实时数据以帮助企业做出更明智的决策。 安全性分析ES可以用于收集、存储和分析安全日志数据帮助您检测安全事件和预防攻击。 互联网中间件ES可以作为互联网应用程序的中间件用于处理大量动态
